from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from loguru import logger

from a0base.base_llm import pop_llm

# 创建聊天提示模板，包含系统角色设定和用户问题输入
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个{role}，请简短回答我提出的问题"),
    ("human", "请回答:{question}")
])

# 使用指定的角色和问题生成具体的提示内容
prompt = chat_prompt.invoke({"role": "AI助手", "question": "什么是LangChain"})
logger.info(prompt)

# 调用模型获取回答结果
llm_chain = pop_llm | StrOutputParser()
response = llm_chain.invoke(prompt)
logger.info(f"解析后的结构化结果:\n{response}")

# 打印类型
logger.info(f"结果类型: {type(response)}")
